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这可能是国内最全面的char RNN注释

作者:凌逆战 博客园地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11543152.html char RNN代码来源于https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow 前言 本人在学习char RNN的过程中,遇到了很多的问题 ...

凌逆战 发布于 2019-09-18 16:09 评论(0)阅读(180)
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人工智能-智能创意平台架构成长之路(四)-丰富多彩的banner图生成解密第一部分--如何做出阿里鹿班一样的banner图

人工智能-智能创意平台架构成长之路(一)--长篇开篇 人工智能-智能创意平台架构成长之路(二)--大数据架构篇 人工智能-智能创意平台架构成长之路(三)--机器学习算法工程服务化 人工智能-智能创意平台架构成长之路(四)-丰富多彩的banner图生成解密第一部分(对标阿里鹿班的设计) (成长之路序列 ...

张永清 发布于 2019-09-16 23:26 评论(3)阅读(373)
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从概率模型到逻辑分类

我今天来推导一下根据 **概率模型** 来推导一下分类的问题 ...

bbird2018 发布于 2019-09-16 15:58 评论(0)阅读(136)
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Vue 前端uni-app多环境配置部署服务器的问题

H5的manifest配置很多人对部署的环境会有疑问,模版,毕竟Vue没有暴漏出像JAVA那样的可配置环境 SyntaxError: Unexpected token p in JSON很多人用 `npm install` 后都会出现**package的系列问题**。 - 需要区分 开发、QA、... ...

dujinyang 发布于 2019-09-14 18:50 评论(0)阅读(583)
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卷积和神经网络有什么关系?

如上一段所述,卷积可以提取特征,但对于真实世界当中的大规模图片库,我们并不知道哪个局部特征有效,我们还是希望通过训练神经网络,自动学习出来,怎么做呢?还得用到前面学到的BP算法,但现在的问题是卷积和神经网络有什么关系呢?看下面两个图可以知道,其实卷积的运算就是相乘之后求和,和神经网络效果是一样的。卷 ...

盖世神功 发布于 2019-09-12 18:24 评论(0)阅读(48)
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池化的名字由何而来?

根据前面的卷积过程,我们可以达到特征提取的作用。基本上已经判断出谁是C谁是D。底下可以再进一步做一次池化。数据库连接池记得吧?把很多数据库连接放在一个池子里,想用时挑一个来用。这里做完卷积得到这么多数据,就像池子一样,对于这池子里的数据,我们可以继续做各种各样的操作,比如最大池化或平均池化。最大池化 ...

盖世神功 发布于 2019-09-12 17:28 评论(0)阅读(39)
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卷积到底有什么作用?如何做到特征提取?

[学习笔记] 经过前面的神经网络的基础学习,终于进入我们这章的核心部分,卷积神经网络(CNN, Convolutional Neural Networks)。很多同学学了半天卷积神经网络,但一直有一个最最根本的问题没有搞懂,他也知道怎么做卷积了,也知道怎么做池化了,就是不知道在为什 么这么干?马克- ...

海中一神兽 发布于 2019-09-12 17:01 评论(0)阅读(67)
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剑指Offer(三十二):把数组排成最小的数

剑指Offer(三十二):把数组排成最小的数 搜索微信公众号:'AI ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi cn/A ...

xiaoming3526 发布于 2019-09-12 11:02 评论(0)阅读(25)
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剑指Offer(三十一):整数中1出现的次数(从1到n整数中1出现的次数)

剑指Offer(三十一):整数中1出现的次数(从1到n整数中1出现的次数) 搜索微信公众号:'AI ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://githu ...

xiaoming3526 发布于 2019-09-12 11:00 评论(0)阅读(73)
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如何使用 python 接入虹软 ArcFace SDK

公司需要在项目中使用人脸识别SDK,并且对信息安全的要求非常高,在详细了解市场上几个主流人脸识别SDK后,综合来看虹软的Arcface SDK比较符合我们的需求,它提供了免费版本,并且可以在离线环境下使用,这一点非常符合我们对安全性的要求。但有个遗憾的事情,我们的项目主要使用了Python语言,虹软 ...

酱酱码农 发布于 2019-09-12 09:38 评论(1)阅读(184)
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BP(back propagation)误差逆传播神经网络

[学习笔记] BP神经网络是一种按误差反向传播的神经网络,它的基本思想还是梯度下降法,中间隐含层的误差和最后一层的误差存在一定的数学关系,(可以计算出来),就像误差被反向传回来了,所以顾名思义BP。想想生活中有句话叫做开始差之毫厘,后来失之千里是什么意思?就有点误差传递的感觉。关键他们之间的数学关系 ...

海中一神兽 发布于 2019-09-11 17:43 评论(0)阅读(50)
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什么是梯度下降法与delta法则?

梯度下降法就是沿梯度下降的方向求解函数(误差)极小值。delta法则是使用梯度下降法来找到最佳权向量。拿数字识别这个案例为例,训练模型的过程通常是这样的。输入为1万张图片,也就是1万个样本,我们定义为D,是训练样例集合,输出为相对应的1万个数字。这就是1万个目标输出(Target),每一个目标输出我 ...

盖世神功 发布于 2019-09-11 16:46 评论(0)阅读(49)
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浅谈聚类

常用聚类方法一般有以下几种: 基于距离的聚类算法: 1、KMEANS 流程: 1)确定要聚类的数量K,并随机初始化中心点; 2)通过计算当前点与每个组中心之间的距离,对每个数据点进行分类,然后归到与距离最近的中心组中; 3)基于迭代后的结果,计算每一类内所有点的平均值; 4)迭代这些步骤,或直到组中 ...

jimchen1218 发布于 2019-09-11 14:53 评论(0)阅读(16)
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2.几何变换_图像金字塔

#导入工具包 #读入图片 #高斯金字塔 ...

刘文华 发布于 2019-09-11 14:35 评论(0)阅读(24)
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什么是导数和切线?以及他们的关系?

(引自高等数学)设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义,当自变量x在x0处有增量Δx,相应地函数取得增量Δy=f(x0+Δx)-f(x0);如果Δy与Δx之比当Δx→0时极限存在,则称函数y=f(x)在点x0处可导,并称这个极限为函数y=f(x)在点x0处的导数。马克-to-win @ 马克j ...

盖世神功 发布于 2019-09-10 18:03 评论(0)阅读(236)
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机器学习——分类问题

人工分类 特征1>特征2 输出 0 特征1<特征2 输出 1 案例: 逻辑分类 通过输入的样本数据,基于多元线型回归模型求出线性预测方程。 $$y=w_0+w_1x_1+w_2x_2$$ 但通过线型回归方程返回的是连续值,不可以直接用于分类业务模型,所以急需一种方式使得把连续的预测值->离散的预测值 ...

凌逆战 发布于 2019-09-10 15:01 评论(0)阅读(168)
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注意力机制及Keras实现

注意力往往与encoder-decoder(seq2seq)框架搭在一起,假设我们编码前与解码后的序列如下: 编码时,我们将source通过非线性变换到中间语义: 则我们解码时,第i个输出为: 可以看到,不管i为多少,都是基于相同的中间语义C进行解码的,也就是说,我们的注意力对所有输出都是相同的。所 ...

我的锅 发布于 2019-09-10 11:05 评论(0)阅读(453)
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什么是链式法则?

[学习笔记] 链式法则是微积分中复合函数的求导法则。 复合函数,是指一个函数作为另一个函数的自变量。 如f(x)=3x,g(z)=z+3,g(f(x))就是一个复合函数,并且g(f(x))=f(x)+3=3x+3链式法则(chain rule): 若m(x)=f(g(x)),则m'(x)=f'(g( ...

海中一神兽 发布于 2019-09-10 10:12 评论(0)阅读(109)
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用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)

当下最热神经网络为CNN,2017年10月,深度学习之父Hinton发表《胶囊间的动态路由》(Capsule Networks),最近谷歌正式开源了Hinton胶囊理论代码,提出的胶囊神经网络。本文不涉及原理,只是站在巨人的肩膀人,尝试把胶囊网络应用与分类问题。 原理和代码的参考文献是:https: ...

南海金雕 发布于 2019-09-10 08:43 评论(0)阅读(46)
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自动化专业如何转SLAM或机器学习岗?

由于不方便放链接,更好的阅读体验请查看: "自动化专业如何转SLAM或机器学习岗?" 本文来自知乎上的同名问题,原文链接: https://www.zhihu.com/question/266685012/answer/336327001 题主是北京某985理工类高校自动化专业本硕(硕士专业是控制工 ...

计算机视觉life 发布于 2019-09-09 19:37 评论(1)阅读(397)